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脑卒中ICF图模型的建构和分析

发布时间:2021-10-25 14:17
  目的:为国际功能、残疾和健康分类(ICF)在脑卒中康复中的应用提供新思路和新依据。方法:非概率抽样100例脑卒中患者,访谈法评定国际版脑卒中ICF综合核心组合的166个条目。以条目为节点,条目间的风险相关性为连线,构建图模型。采用R软件(3.2.2版)建模,用Pajek64(5.02版)进行网络分析和可视化。结果:在图模型总体内,存在主组元结构,并且可以从中提取具有稳定路径结构的3‐核结构。主组元中还可以提取具有牢固连接关系的主岛屿结构,可分为五个功能分支模块。其中“d450步行”既属于通用组合,又属于简要核心组合,并且占据了重要位置。简要核心组合条目在总图中的子网络,以及这些条目在各级限定值上的频数分布,可以提供相互参照和相互补充的功能变量知识。结论:ICF综合核心组合的图模型,可反映脑卒中功能变量间的复杂关系结构。该组合的频数分布,可反映卒中功能变量的属性特征。从关系结构和属性特征两个不同视角进行分析,为ICF的康复应用提供综合策略。 

【文章来源】:南京医科大学江苏省

【文章页数】:55 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

脑卒中ICF图模型的建构和分析


因果模式(左)和关联模式(右)

地形图,变量,功能,颈部肿瘤


图 2 功能变量网络简图对受试者个体评定 ICF 核心组合描述患者功能状态的任务。但是立取值。因此,要揭示功能变量模方法。Strobl 等[14]指出,由于量之间是否关联,不能简单地用小化绝对缩减与选择算子”(leSSO)探查功能变量之间的条件建 ICF 功能地形图。此后已有多头颈部肿瘤研究[24]、林枫等的糖咽障碍研究[5]、尤萌等的卒中[25便于理解,将避免使用复杂的数变量对应,连线表示两变量之间

【参考文献】:
期刊论文
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本文编号:3457571

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